SKILLEMALL.ai

AC job-interview-coaching

Используйте этот навык для подготовки кандидатов и интервьюеров к собеседованиям: подготовка правдивых примеров, анализ стенограмм собеседований, проведение интерактивных пробных собеседований и целевых тренировок, разработка структурированных вопросов и оценочных листов на основе доказательств, а также улучшение опыта кандидата. Адаптируется к профессии, уровню должности и формату собеседования. Не используйте для журналистики, исследования пользователей, изучения рабочих процессов, общего написания резюме, клинических собеседований или автономного принятия решений о найме.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill to coach candidates and interviewers for job interviews…»

Use this skill to coach candidates and interviewers for job interviews: prepare truthful examples, critique interview transcripts, run interactive mock interviews and targeted practice, design structured questions and evidence-based scorecards, and improve candidate experience. Adapt to profession, seniority, and interview format. Do not use for journalism, user research, workflow discovery, general resume writing, clinical interviewing, or autonomous hiring decisions.

Разбор skillemall

Скилл обещает подготовку кандидатов и интервьюеров: генерация примеров, разбор записей интервью, mock-интервью с обратной связью, конструктор вопросов и оценочных листов. Адаптируется к профессии и уровню сеньорности. В данных — 48 файлов, 2771 токен кода, критических ошибок нет. Safety-score 100, quality 89, что намекает на добротный контент без подвохов. Процесс-скор 59 указывает на пробелы в автоматизации, но для интерактивного коучинга это некритично.

Заблокировано несколько use-case: журналистика, юзер-рисёрч, автоматизированный наём — разработчик честно расставил границы. Песочница и прогон на моделях не проводились, поэтому о реальной эффективности mock-интервью судить рано. Скилл работает на 10 платформах, включая Claude и Cursor. Ставить имеет смысл, если вы готовите людей к собеседованиям и готовы проверить качество примеров на своих данных.

magnus919/agent-skills Agent Skills автор: magnus919 48 файлов тело ≈ 2 771 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте этот навык для подготовки кандидатов и интервьюеров к собеседованиям: подготовка правдивых примеров, анализ стенограмм собеседований, проведение…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураЛюди и наймЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 44. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 85Шаги. Шагов: 6, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2771 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 473 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (36 из 36)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.